BTREE与其它索引的优缺点对比

数据库BTree索引、Hash索引、Bitmap位图索引的优缺点

(2016-01-05 17:13:40)

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分类： IT

http://www.devnote.cn/article/360.html

测试于：MySQL 5.5.25

当前测试的版本是Mysql 5.5.25只有BTree和Hash两种索引类型，默认为BTree。Oracle或其他类型数据库中会有Bitmap索引（位图索引），这里作为比较也一起提供。

BTree索引

BTree（多路搜索树，并不是二叉的）是一种常见的数据结构。使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。按照翻译，B 通常认为是Balance的简称。这个数据结构一般用于数据库的索引，综合效率较高。——百度百科

不适合：

单列索引的列不能包含null的记录，复合索引的各个列不能包含同时为null的记录，否则会全表扫描；
不适合键值较少的列（重复数据较多的列）；
前导模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')

Hash散列索引

Hash散列索引是根据HASH算法来构建的索引。虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。

适合：

精确查找非常快（包括= <> 和in），其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像BTree 索引需要从根节点到枝节点，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。

不适合：

不适合模糊查询和范围查询（包括like，>，<，between……and等），由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样；
不适合排序，数据库无法利用索引的数据来提升排序性能，同样是因为Hash值的大小不确定；
复合索引不能利用部分索引字段查询，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
同样不适合键值较少的列（重复值较多的列）；

Bitmap位图索引

就是用位图表示的索引，对列的每个键值建立一个位图。相对于BTree索引，占用的空间非常小，创建和使用非常快。位图索引由于只存储键值的起止Rowid和位图,占用的空间非常少。如test表中有state这样一列，10行数据如下：

10 20 30 20 10 30 10 30 20 30

那么会建立三个位图，如下：

BLOCK1    KEY=10  1    0    0    0    1    0    1    0    0    0
BLOCK2    KEY=20  1    0    0    0    1    0    1    0    0    0
BLOCK3    KEY=30  1    0    0    0    1    0    1    0    0    0

适合

适合决策支持系统；
当select count(XX) 时,可以直接访问索引中一个位图就快速得出统计数据；
当根据键值做and，or或 in(x,y,..)查询时，直接用索引的位图进行或运算,快速得出结果行数据。

不适合

不适合键值较多的列（重复值较少的列）；
不适合update、insert、delete频繁的列，代价很高。

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